Literatur
Wissenschaftliche Studien
Feigenbaum, A., Alamalhodaei, A. (2020) The Data Storytelling Workbook. CRC Press/Routledge.
- empfehlenswertes Arbeitsbuch zum Thema Data Storytelling mit vielen interessanten Praxisbeispielen
Franconeri, S. L., Padilla, L. M., Shah, P., Zacks, J. M., & Hullman, J. (2021). The Science of Visual Data Communication: What Works. Psychological Science in the Public Interest 22(3), 110–161. https://doi.org/10.1177/15291006211051956
- aktueller Review-Artikel der sich aus interdisziplinärer Perspektive mit dem aktuellen Forschungsstand zu Datenvisualisierungen und visueller Datenkommunikation befasst
Neifer, T.; Lawo, D.; Bossauer, P.; Esau, M. & Jerofejev, A.-M. (2020). Data Storytelling als kritischer Erfolgsfaktor von Data Science. HMD, 57, 1033–1046. https://doi.org/10.1365/s40702-020-00662-3.
- beschreibt Data Storytelling als einen Erfolgsfaktor von Data Science
Ojo, A. & Heravi, B. R. (2017). Patterns in Award Winning Data Storytelling: Story Types, Enabling Tools and Competences. Digital Journalism, 1-28, DOI: 10.1080/ 21670811.2017.1403291.
- untersucht die Muster preisgekrönter journalistischer Datengeschichten
Segel E, Heer J (2010) Narrative visualization: telling stories with data. IEEE Trans Visual Comput Graphics 16:1139–1148. https://doi.org/10.1109/TVCG.2010.179.
- vielzitierte Studie zu narrativen Visualisierungen und Data Storytelling
Wissenschaftskommunikation
Fischhoff, B., & Davis, A. L. (2014). Communicating scientificuncertainty. Proceedings of the National Academy of Sciences USA 111 (Suppl. 4), 13664–13671. https://doi.org/10.1073/pnas.1317504111
- beschäftigt sich mit der Frage, wie Wissenschaftler:innen am besten Unsicherheit an nicht-wissenschaftliche Zielgruppen, insbesondere politische Entscheidungsträger:innen kommunizieren können
Messung von Visualization Literacy
Boy, J., Rensink, R.A., Bertini, E., Fekete, J.-D. (2014). A principled way of assessing visualization literacy. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 20 (12), 1963-1972.
Burns, A., Xiong, C., Franconeri, S., Cairo, A., & Mahyar, N. (2020). How to evaluate data visualizations across different levels of understanding. IEEE Workshop on Evaluation and Beyond, Methodological Approaches to Visualization (BELIV) (19–28). Institute of Electrical and Electronics Engineers. https://doi.org/10.1109/BELIV51497.2020.00010
Lee, S., Kim, S. H., & Kwon, B. C. (2017). Vlat: Development of a visualization literacy assessment test. IEEE transactions on visualization and computer graphics 23(1), 551-560.
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